Proteogenomic data and resources for pan-cancer analysis

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作者
Yize Li,Yongchao Dou,Felipe da Veiga Leprevost,Yifat Geffen,Anna Calinawan,François Aguet,Yo Akiyama,Shankara Anand,Chet Birger,Song Cao,Rubina Chaudhary,Padmini Chilappagari,Marcin Cieślik,Antonio Colaprico,Daniel Cui Zhou,Cecilia Hsuan Day,Marcin J. Domagalski,Myvizhi Esai Selvan,David Fenyö,Steven M. Foltz,Alicia Francis,Tania J. González Robles,Zeynep H. Gümüş,David I. Heiman,Michael Holck,Runyu Hong,Yingwei Hu,Eric J. Jaehnig,Jiayi Ji,Wen Jiang,Lizabeth Katsnelson,Karen A. Ketchum,Robert J. Klein,Jonathan T. Lei,Wen-Wei Liang,Yuxing Liao,Caleb M. Lindgren,Wanli Ma,Li Ma,Michael J. MacCoss,Fernanda Martins Rodrigues,Wilson McKerrow,Ngoc B. Nguyen,Robert Oldroyd,Alexander Pilozzi,Pietro Pugliese,Boris Reva,Paul Rudnick,Kelly V. Ruggles,Dmitry Rykunov,Sara R. Savage,Michael Schnaubelt,Tobias Schraink,Zhiao Shi,Deepak Singhal,Xiaoyu Song,Erik Storrs,Nadezhda V. Terekhanova,Ratna R. Thangudu,Mathangi Thiagarajan,Liang-Bo Wang,Joshua M. Wang,Ying Wang,Bo Wen,Yige Wu,Matthew A. Wyczalkowski,Xin Yi,Lijun Yao,Xinpei Yi,Hui Zhang,Qing Zhang,Maya Zuhl,Gad Getz,Li Ding,Alexey I. Nesvizhskii,Pei Wang,Ana I. Robles,Bing Zhang,Samuel H. Payne,Alexander J. Lazar,Amanda G. Paulovich,Antonio Colaprico,Antonio Iavarone,Arul M. Chinnaiyan,Brian J. Druker,Chandan Kumar‐Sinha,Chelsea J. Newton,Chen Huang,D.R. Mani,Richard Smith,Emily M. Huntsman,Eric E. Schadt,Eunkyung An,Francesca Petralia,Galen Hostetter,Gilbert S. Omenn,Hanbyul Cho,Henry Rodriguez,Hui Zhang,Iga Kołodziejczak,Jared L. Johnson,Jasmin Bavarva,Jimin Tan,Karin Rodland,Karl R. Clauser,Karsten Krug,Lewis C. Cantley,Maciej Wiznerowicz,Matthew J. Ellis,Meenakshi Anurag,Mehdi Mesri,Michael A. Gillette,Michael J. Birrer,Michele Ceccarelli,Saravana M. Dhanasekaran,Nathan Edwards,Nicole Tignor,Özgün Babur,Pietro Pugliese,Sara J.C. Gosline,Scott D. Jewell,Shankha Satpathy,Shrabanti Chowdhury,Stephan Schürer,Steven A. Carr,Tao Liu,Tara Hiltke,Tomer M. Yaron,Vasileios Stathias,Wenke Liu,Xu Zhang,Yizhe Song,Zhen Zhang,Daniel W. Chan
出处
期刊:Cancer Cell [Elsevier]
卷期号:41 (8): 1397-1406 被引量:25
标识
DOI:10.1016/j.ccell.2023.06.009
摘要

The National Cancer Institute’s Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC) investigates tumors from a proteogenomic perspective, creating rich multi-omics datasets connecting genomic aberrations to cancer phenotypes. To facilitate pan-cancer investigations, we have generated harmonized genomic, transcriptomic, proteomic, and clinical data for >1000 tumors in 10 cohorts to create a cohesive and powerful dataset for scientific discovery. We outline efforts by the CPTAC pan-cancer working group in data harmonization, data dissemination, and computational resources for aiding biological discoveries. We also discuss challenges for multi-omics data integration and analysis, specifically the unique challenges of working with both nucleotide sequencing and mass spectrometry proteomics data.
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